如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频，观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清：1080*1920 高清：720*1280 标清：480*854/480*720 流畅：270*480/270*406

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作物事宜播种的范围，动态展示春耕进度； 通过对温度、降水等气象数据的汇集，将现阶段与历史数据对比，给出气象对作物生长影响分析，给出建议调控，并对作物长势进行监测。 当前农业生产及管理部门的痛点： 农业政府 缺少基于卫星遥感&人工智能的能力，无法对园区的作物快速精准的识别，无法聚焦作物提供农业气象服务和决策分析；

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和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock 见指定Hint所处于的查询块Queryblo

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和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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边缘算法和云上算法的区别 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值

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技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。 支持返回车牌颜色。

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APID=[INTEGER]) AP基于用户数漫游超阈值告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046771 提示 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 RadioID AP射频ID。 APName AP的名称。 UserNum

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公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。 父主题： 用户指南

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JupyterLab平台自带的菜单项。 3 文件编辑时的快捷操作按钮。 4 模型训练服务预置的特征服务发布、基于整个Jupyterlab的模型包归档以及算法工程操作主文件格式转换的能力。 5 算法工程的内核信息，单击当前内核版本可重新选择内核。 6 JupyterLab预置的算子，主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。

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以智代工：人工智能代替人海战术； 自主学习：案例分析提升决策智能。 图1 功能简介 功能模块简介： 数据采集平台 数据采集平台整合多渠道监测源的空气质量的监测指标等信息，包括AQI及PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3 等，并对所有监测信息进行汇聚，统一各种物联设备采集的空气质量监测信息等

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数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案，为您提供数据管理、测序工具平台、流程定义能力、运行流程以及查看流程执行结果的能力，同时以上能力均支持以CLI命令行方式执行。 基因容器的使用方式包括可视化界面、REST

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APID=[INTEGER]) AP基于用户数关联超阈值告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046770 提示 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 ApMac AP的MAC地址。 APName AP的名称。 RadioID AP射频ID。

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WLANID 上报告警的WLAN ID。 FailCause STA认证失败原因。 CurrentNum AP当前关联的STA个数。 APID AP ID。 对系统的影响 新用户可以正常上线。 可能原因 VAP的移动用户数从满规格减少到非满规格。 处理步骤 无需处理。 参考信息 无

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APID=[INTEGER]) AP基于用户数漫游超阈值告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 4287373448 次要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 RadioID AP射频ID。 APName AP的名称。 UserNum

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APID AP ID。 对系统的影响 达到用户接入控制CAC门限后，会告警射频上的用户数已达到上限，无法再接入新的用户。系统中还有其他射频可以提供服务，一般不会对用户造成影响，除非用户数目过多，已超过系统能承受的总负荷。 可能原因 AP射频上关联的用户数已满，有新用户关联。 处理步骤

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APID AP ID。 对系统的影响 达到用户接入控制CAC门限后，会告警射频上的用户数已达到上限，无法再接入新的用户。系统中还有其他射频可以提供服务，一般不会对用户造成影响，除非用户数目过多，已超过系统能承受的总负荷。 可能原因 AP射频上关联的用户数已满，有新用户关联。 处理步骤

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APID=[INTEGER]) AP基于用户数漫游超阈值告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800071 提示 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 RadioID AP射频ID。 APName AP的名称。 UserNum

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